Сбер открыл исходник GigaAM Multilingual и GigaChat Audio

Сбер выложил в открытый доступ сразу две модели, связанные с аудио: семейство для распознавания речи GigaAM Multilingual и большую языковую модель GigaChat Audio, которая умеет работать с голосом напрямую. Решение опубликовано на Hugging Face и GitHub под лицензией MIT.

GigaAM Multilingual — открытый ASR, который обходит Whisper

GigaAM Multilingual включает аудиоэнкодер с самостоятельным обучением и многоязычную CTC ASR-модель. Это первая российская открытая мультиязычная схема распознавания речи.

Аудиоэнкодер предварительно обучен на 2 млн часов речи на 70+ языках с фокусом на страны СНГ, что ускоряет адаптацию к новым языкам. Многоязычная схема дообучена на 50 тыс. часов мультидоменной речи.

По заявлению Сбера, количество ошибок у GigaAM в 1,5–2 раза ниже, чем у ближайших аналогов. Компактная версия с 240 млн параметров обгоняет Whisper Large v3 и Omnilingual 1B.

Сейчас схема поддерживает русский, английский, казахский, киргизский и узбекский. Доступна в двух вариантах: компактном для стандартных процессоров и флагманском с более высоким качеством. В сообществе уже появились порты для Apple Silicon — в частности, MLX-версия даёт 180-кратный прирост в реальном времени на M2 Max.

GigaChat Audio

GigaChat Audio объединяет возможности GigaAM Multilingual и GigaChat 3.1. Она работает с аудио напрямую, без предварительной транскрибации, анализируя интонацию, тембр и произношение.

Ключевые возможности:

• Распознавание эмоций — точность 80% по внутренним тестам, что выше Qwen3-Omni-30B (70%) и Kimi-Audio (62%).

• Обработка длинных записей — до трёх часов, контекст — до двух часов.

• Поиск по аудио — пересказ фрагментов с таймкодами, ответы на вопросы по содержанию.

• DIARIZATION — различает голоса разных спикеров.

• Долговременная хранилище — запоминает факты из голосовых диалогов для будущих сессий (управляется пользователем).

В бенчмарке Arena Hard Audio модель показала 75 процентов побед в «слепых» сравнениях, приблизившись к Gemini-3-Flash-preview (77,5%) и опередив Gemini 2.5 Pro (62%). Для российской LLM это действительно прорывной итог. Для разработчиков доступна облегчённая версия GigaChat3.1-Audio-10B.

GigaAM Multilingual на Hugging Face
GigaAM Multilingual на GitHub
GigaChat Audio на Hugging Face
GigaChat на